Генерация выборок

Последовательность действий:

клавиша Vars - All specs... (спецификация всех) - появляется окно-таблица, в первом столбце которой находятся названия переменных (var1, var2,..., var20), а в четвертом (Long Name) - функция расчета; выделим первую клетку этого столбца и введем

= rnd(10)

- генерация случайных чисел, равномерно распределенных на отрезке [ 0, 10 ]. Скопируем эту запись в буфер обмена:

Edit - Copy

(или кнопкой Copy), а затем перенесем ее в остальные клетки (со 2 по 20):

выделим очередную клетку - Edit - Past (или, короче, кнопкой Past) -...-закроем окно. Выполним сделанные назначения:

кнопка x =? - All variables - OK.

Сохраним 2 - 3 первые выборки - столбца для того, чтобы в дальнейшем распечатать:

выделение 2 - 3 столбцов - File - Export Data - формат Text - File name: Samples (например).

Распечатать их можно и сразу:

File - Print - Variables (указать, какие именно). Заметим, однако, что сохранить эти выборки или распечатать было бы удобнее ниже, после транспонирования матрицы, чтобы иметь в распечатке горизонтальное расположение, а не вертикальное.

Определение значений оценок â₁, â₂ и â ₃ на 20выборках.

Определим статистики, по которым вычисляются оценки:

выделим всю матрицу (щелчок мышью по клетке - пересечению заголовков строк и столбцов), затем трижды:

Edit - Block Stats/Columns- Sums (2 раз: Max’s, 3: Medians)

Можно иначе: правая клавиша мыши - Block Stats/Columns (блок статистик по колонкам) - Sums, (2 раз: Max’s, 3 - Medians).

В нижней части таблицы появляются 3 строки стребуемыми статистиками.

Для новых строк введем более удобные обозначения:

кнопка Cases-Names...-далее ясно.

Транспонируем нашу матрицу, которая теперь имеет размер 20 v ´13 с в матрицу 13 v ´ 20 c (чтобы совершать действия со столбцами):

Edit - Transponse - Data File.

Добавим в матрицу 3 столбца (с 14 по 16 для значений оценок)

Vars - Add - Number of vars: 3 - after: 13

и определим значения оценки â ₁:

выделим 1-й новый столбец Newvar1 - кн. Vars - Current Specs... (спецификация) - Name: A1 - Long name, согласно (1):

= Z/10 * SUM

Аналогично определим значения оценок â ₂ и â ₃ ; различными будут операторы; для â ₂ по (2):

= 11/10 * MAX

для â ₃ по (3):

= 2 * MEDIAN

Полученные результаты (столбцы a1, a2, a3) испытаний 3 оценок на 20 выборках сохраним, чтобы в дальнейшем распечатать:

выделим a1, a2, a3 - File - Export Data - формат Text - укажем, куда поместить и с каким именем (например, a1a2a3). Можно также сохранить или распечатать первые 2 - 3 выборки-строки.

характеристики разброса для оценок:

выделим столбцы a1, a2, a3 - Edit - Block Stats/Column - SD’s (стандартное отклонение),

затем аналогично: Min’s, Max’s. Выписываем результаты в табл.1, размах вычисляем.

Сравнение размахов w и стандартных отклонений S_а для 3 оценок показывает, что оценка â₂(х₁,..., х_n) наиболее точна, а оценка â₃(х₁,..., х_n) - наименее.

Сравнение оценок â ₂ и â ₃ графически:

Graphs - Stats 2D Graphs - Line Plots (Variables) - в окне 2D Line Plots: Variables: A2 - A3, Graphs Type: Multyple, F: t (подбор распределения ): off (выключить) - ОК.

Из графика (рис.1) видно, что значения оценок находятся в окрестности 10, и что оценка â ₂ имеет разброс меньше, чем â ₃ . Распечатаем этот график:

File - Print Graphs

Рис.1 Сравнение оценок â2 и â3.

Оценивание по выборкам объема n=40 и n=160

Повторимп. 3.1 для n = 40 и n = 160.